Vol. 4, No. 3, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 286
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Klasifikasi Tanaman Hias Menggunakan Algoritma Convulation Neural Network
Jeremia SP Sibarani 1 , Sadion Tumpal Damanik 2 , Rezeki Nurkhalizah 3 , Sri
Mulyana 4 , Budiman Nasution 5
1,2,3,4,5 Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Negeri Medan Email: 1 sibaranigreamjeremia@gmail.com, 2 diondamanik16@gmail.com,
3 rezekinurkhalizah@gmail.com, 4 srimulyana@mhs.unimed.ac.id, 5 budimannasution@unimed.ac.id

## Abstrak
anaman hias merupakan jenis tanaman yang dikenal karena keindahan dan daya tarik estetikanya. Terdapat  berbagai  jenis  tanaman  hias  yang  mudah  ditemukan,  namun,  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  tanaman  hias  seringkali  sulit  bagi  kita,  khususnya  bagi  pemula  yang  ingin terlibat  dalam  dunia  bisnis  tanaman  hias.  Untuk  memudahkan  pengenalan  jenis-jenis  tanaman hias,  penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  sebagai solusi.  CNN  telah  terbukti  efektif  dalam  pengolahan  citra  dan  pengenalan  objek,  menjadikannya pilihan  algoritma  yang  cocok  untuk  klasifikasi  tanaman  hias.  Penelitian  ini  menggunakan  112 gambar Mawar Damask, 100 gambar Bunga Echeveria, 100 gambar Mirabilis Jalapa, 110 gambar Lily  Hujan,  dan  47  gambar  Zinnia  Elegans.  Dalam  proses  pra-pengolahan,  noise  dihilangkan, kemudian dilakukan augmentasi gambar, membagi data menjadi dua, yaitu data latih dan data uji, lalu  melatih  model  dan  mengevaluasi  model  serta  mendapatkan  hasil  akurasi.  Hasil  klasifikasi berhasil mencapai tingkat akurasi yang tinggi untuk beberapa label, tetapi ada label tertentu yang tidak  dapat  diidentifikasi.  Skor  F1  tertinggi  ditemukan  pada  label  "Mawar  Damask"  dengan  nilai 1.00, sementara label "Mirabilis Jalapa" dan "Lily Hujan" memiliki nilai Presisi tertinggi yaitu 1.00. Namun, dalam pengukuran evaluasi, label "Zinnia Elegans" tidak menghasilkan nilai yang terukur sama sekali.
Kata Kunci : Tanaman Hias, CNN, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  hias,  yang  merupakan  gabungan  dari  beragam  spesies  tanaman hortikultura,  memainkan  peran  penting  dalam  penciptaan  keindahan,  keasrian, dan  kenyamanan  di  berbagai  ruang,  baik  tertutup  maupun  terbuka. Keberadaannya  tidak  hanya  menyempurnakan  estetika  lingkungan  tetapi  juga memberikan  sentuhan  alami  yang  menenangkan  bagi  penghuninya.  Namun, dalam  praktiknya,  banyak  orang  sering  kali  mengalami  kesulitan  dalam mengidentifikasi  jenis-jenis  tanaman  hias  ini,  terutama  saat  berusaha menentukan spesies atau jenis bunga tertentu [1], [2].
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Jeremia SP Sibarani, Sadion Tumpal Damanik, at all | 287
Tanaman hias dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori utama: berdasarkan daun  dan  berdasarkan  bunga.  Tanaman  hias  daun  dikenal  akan  keindahan daunnya  yang  berwarna-warni,  unik,  dan  eksotis,  yang  menawarkan  pesona estetika bahkan ketika tanaman tidak sedang berbunga [3]. Aspek-aspek seperti bentuk  tanaman,  warna  daun,  tajuk  pohon,  dan  bentuk  batang  membuatnya menjadi pilihan dekoratif yang populer, seringkali digunakan untuk memperindah berbagai  lokasi  seperti  pekarangan  rumah,  taman,  kantor,  hotel,  dan  restoran. Sementara  itu,  tanaman  hias  bunga  memukau  dengan  keindahan  kelopak bunganya yang menjadi ciri khas utama.
Mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  tanaman  hias  secara  manual  dapat menjadi  tugas  yang  menantang  dan  memakan  waktu,  terutama  tanpa pengetahuan botani yang mendalam [4]. Ini menimbulkan tantangan bagi para ahli  pengembangan  teknologi  informasi  untuk  menciptakan  solusi  yang  dapat membantu  dalam  hal  ini.  Pengenalan  sistem  klasifikasi  tanaman  hias  akan memudahkan  masyarakat  dalam  memahami  berbagai  jenis  tanaman  hias, memperkaya  pengetahuan  mereka,  dan  membantu  dalam  pemilihan  tanaman yang tepat untuk kebutuhan mereka [4].
Perkembangan di bidang pengolahan citra dan pembelajaran mesin, khususnya penggunaan  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  telah  membuka  peluang baru dalam klasifikasi tanaman hias. CNN, dengan kemampuannya yang efektif dalam  mengolah  data  gambar  dan  mengenali  pola  visual,  menawarkan pendekatan yang menjanjikan dalam bidang ini [5]. Tujuan penelitian ini adalah untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  otomatis  tanaman  hias  yang mengandalkan  teknologi  CNN,  yang  diharapkan  mampu  mengklasifikasikan tanaman hias dengan akurasi tinggi.
Penelitian  ini  akan  melibatkan  beberapa  tahapan  penting,  termasuk pengumpulan dataset citra tanaman hias, pelatihan model CNN, dan pengujian akurasi  klasifikasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  dalam identifikasi  tanaman  hias,  baik  untuk  keperluan  pribadi  maupun  komersial, seperti dalam industri penjualan tanaman hias. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya membuka jalan bagi kemajuan teknologi dalam bidang hortikultura, tetapi  juga  memberikan  manfaat  praktis  bagi  berbagai  pihak  yang berkepentingan.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  saraf  ke  dua  yaitu  CNN ( Convolutional  Neural  Network)  atau  ConvNet  adalah  Algoritma  deep  learning
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
288 | Klasifikasi Tanaman Hias Menggunakan Algoritma Convulation Neural .....
dari  artificial  neural  network  yang  mengadaptasi  atau  meniru  cara  kerja  otak untuk membedakan dan mengklasifikasi sebuah gambar. Menurut [6], Algoritma CNN  di  tujukan  untuk  data  input  berupa  visual  untuk,  mengolah  serta  melatih machine  learning  untuk  mengenali  setiap  objek  visual  yang  telah  di  sediakan, semakin  banyak  dataset  yang  gunakan  untuk  melatih  machine  learning  maka semakin  akurat  pada  hasil  machine  learning.  Dibandingkan  dengan  algoritma klasifikasi  lainnya,  pra-pemrosesan  yang  diperlukan  di  ConvNet  jauh  lebih rendah.  ConvNet  sekarang  menyediakan  metode  yang  lebih  terukur  untuk klasifikasi  gambar  dan  tugas  pengenalan  objek,  menggunakan  prinsip  aljabar linier, terutama perkalian matriks, untuk mengenali pola dalam gambar. Dengan kata  lain,  mereka  mungkin  menuntut  komputasi  dan  memerlukan  unit pemrosesan grafis (GPU) untuk melatih model [7].

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  Teknik  pengumpulan  data  memiliki  peran  yang  sangat signifikan  dalam  kesuksesan  riset.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan yaitu observasi dan studi dokumen di mana penulis mengumpulkan data berupa 112 gambar Damask Rose,100 gambar Echeveria Flower,100 gambar Mirabilis Jalapa,110  gambar  Rain  Lily,47  gambar  Zinnia  Elegans  yang  masing-masing gambarnya merupakan gambar tanaman hias dengan bentuk dan ukuran yang berbeda-beda.

## 2.2. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  seperti  pada  Gambar  1  merupakan  proses  klasifikasi tanaman  hias  dengan  menggunakan  metode  CNN  ( Convolutional  Neural Network). Terdapat beberapa tahapan diantaranya:

## 1) Praproses Citra
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang diambil pada situs  Kaggle.  Spesifikasi  data  yang  diperoleh  terdiri  dari  5  kelas,  tedapat sekumpulan gambar dengan format RGB dan ukuran setiap data seragam yatu 224x224 px, Data tersebut selanjutnya di proses dengan cara  menghilangkan noise pada setiap citra hal ini dapat mempengaruhi hasil sebelum citra diolah.
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Jeremia SP Sibarani, Sadion Tumpal Damanik, at all | 289
Gambar1.Flowchart Klasifikasi Tanaman Hias
2) Augmentasi citra
Augmentasi data merupakan langkah dalam pemrosesan data gambar di mana gambar-gambar dimodifikasi atau diubah sedemikian rupa sehingga mesin dapat mengidentifikasi  perbedaan  antar  gambar  yang  diubah,  tetapi  manusia  masih dapat  mengenali  bahwa  esensi  gambar  tetap  sama[8] . Dengan  penerapan augmentasi  data,  dapat  meningkatkan  akurasi  model  yang  telah  dilatih  karena akan  menghasilkan  model  tambahan  yang  membantu  dalam  generalisasi  yang lebih  baik  dan  mengatasi  masalah  overfitting.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk meningkatkan  akurasi  model  CNN  yang  dilatih  dan  memastikan  bahwa  model mampu generalisasi dengan baik serta efektif mengatasi kendala overfitting[9].

## 3) Partisi data
Proses  partisi  data  ini  dimulai  dengan  memisahkan  data  menjadi  dua  bagian, yaitu data uji dan data latih. Data latih kemudian digunakan untuk melatih model
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Deep  Learning  pada  CNN.  Setelah  pelatihan  selesai,  model  akan  diuji menggunakan  data  uji  yang  telah  ada,  dan hasil  klasifikasi  akan  diperoleh  dari pengujian tersebut[10].

## 4) Evaluasi Model
Setelah  model  dibangun,  Langkah  terakhir  adalah  evaluasi  model  untuk mendukung  asumsi/hipotesis  pada  penelitian  ini  terkait  model  yang  dibangun. Pada  penelitian  ini,  evaluasi  model  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai accuracy,  precision,  recall  dan  f1-score.  Accuracy  merupakan  nilai  untuk mengukur  berapa  kali  algoritma  berhasil  mengklasifikasikan  gambar  masukkan dengan benar. Precision ialah untuk mengukur tingkat true positive pada model yang  dibangun. Recall  merupakan  nilai  untuk  mengukur  tingkat  true  negative pada model yang dibangun. F1-Score merupakan skor harmonic means dari nilai precision  dan  recall  dimana  semakin  tinggi  nilai  F1-Score  maka  semakin  baik pula model yang dibangun. Adapun formula yang digunakan untuk menghitung nilai Precision,  Accuracy,  Recall  dan  F1-Score  secara  berturut-turut  adalah sebagai berikut [11].
Accuracy= TP+TN TP+TN+FP+FN (1) Precision= TP TP+FP (2) Recall= TP TP+FN (3) F1 - Score= 2 ×precision ×recall precision+recall (4) Keterangan: TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative
Jika  memperoleh  hasil  akurasi  yang  cukup  bagus  maka  akan  menghasilkan Akurasi  Model  dan  jika  tidak  mendapat  hasil  akurasi  yang  cukup  bagus  maka harus merancang kembali arsitektur model [12].

## 2.3. Mendefenisikan Fungsi
Mendefinisikan fungsi untuk menghasilkan hirarki pada penelitian ini terdapat 3 cara  yaitu  dengan  menggunakan  aturan  pembagian  lebar  yang  sama, pembagian frekuensi yang sama, dan berdasarkan jumlah nilai yang berbeda.
1) Mendefinisikan  fungsi  untuk  menghasilkan  hierarki  menggunakan  aturan Pembagian  Lebar  yang  Sama  pada  CNN  dapat  diartikan  sebagai
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Jeremia SP Sibarani, Sadion Tumpal Damanik, at all | 291
memberikan  bobot  atau  kontribusi  yang  setara  untuk  setiap  fitur  atau kernel  di  setiap  lapisan.  Hal  Ini  dapat  dicapai  dengan  memastikan  bahwa setiap  kernel  atau  filter  pada  lapisan  konvolusi  memiliki  dimensi  yang seragam. Dengan kata lain, setiap fitur ekstraksi memiliki "lebar" atau bobot yang  setara  dalam  menciptakan  representasi  hierarkis  dari  input.  Berikut hasil dari pembagian lebar yang sama.
2) Mendefinisikan  fungsi  untuk  menghasilkan  hierarki  menggunakan  aturan Pembagian  Frekuensi  yang  Sama  mengacu  pada  pendekatan  di  mana frekuensi  atau  informasi  pada  setiap  tingkat  hierarki  diberikan  bobot  atau penanganan  yang  seragam.  Dalam  konteks  CNN,  merujuk  pada penggunaan filter atau kernel yang diatur sedemikian rupa sehingga setiap frekuensi  dalam  representasi  spasial  dari  data  input  dianggap  secara merata  atau  setara  dalam  pembentukan  hirarki.  Berikut  merupakan  hasil dari pembagian frekuensi yang sama.
3) Mendefinisikan fungsi untuk menghasilkan hirarki berdasarkan jumlah nilai yang  berbeda  mengacu  pada  proses  di  mana  setiap  tingkat  hierarki diberikan  bobot  berdasarkan  seberapa  banyak  informasi  atau  nilai  yang berbeda yang dapat diekstraksi dari tingkat tersebut. Ini dapat melibatkan perhitungan  jumlah  nilai  yang  berbeda  atau  unik  dari  fitur-fitur  di  tingkat tersebut, dan kemudian memberikan bobot sesuai dengan ukuran tersebut. Berikut hasil berdasarkan jumlah nilai yang berbeda.
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil data yang didapat pada penelitian ini memiliki frekuensi data uji yang tidak seimbang  untuk  setiap  label,  hal  ini  apat  dilihat  pada  gambar  2.  Salah  satu solusinya  adalah  dengan  memangkas  jumlah  dataset  ke  dalam  jumlah  label minor, yaitu label Zinnia Elegans sebanyak 47 data (dapat dilihat pada gambar 3). Namun dampak dari pemangkasan dataset ini adalah kurangnya data yang dapat  dipelajari  untuk  melakukan testing,  hal  ini  dapat  diatasi  dengan menduplikasi gambar yang sama namun dengan kondisi yang berbeda – beda ( augmented image).
Gambar 2. Frekuensi Dataset sebelum dilakukannya praproses
Gambar 3. Frekuensi Dataset sesudah dilakukannya praproses
Mengatasi kurangnya data yang dapat dipelajari untuk melakukan testing adalah dengan  cara  mengaugmentasi  citra  dan  jenis – jenis  augmentasi  citra  yang digunakan pada proses training adalah sebagai berikut.
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Jeremia SP Sibarani, Sadion Tumpal Damanik, at all | 293
Gambar 4. Contoh Augmentasi Citra Dataset Damask Rose
Gambar  4  merupakan  contoh augmentasi  citra  dari  sample  citra  pada  kelas Damask  Rose,  beberapa  operator augmentasi  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut.
1) Rotation_Range: rotasi gambar secara random
2) Width_shift_range: menggeser lebar gambar
3) Height_shift_range: menggeser tinggi gambar
4) Shear_range: memangkas ukuran gambar
5) Zoom_range: zoom gambar.
6) Horizontal_flip: memutar gambar sebanyak 180 o secara horizontal
7) Fill_Mode: Mengisi nilai piksel yang kosong setelah langkah 1 sampai 6 dilakukan
Proses evaluasi model dilakukan dengan menguji model untuk memprediksi data uji, proses ini dilakukan dengan 2 cara, yaitu melakukan sampling pada data uji kemudian memprediksi kelas data tersebut.
(a)
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
294 | Klasifikasi Tanaman Hias Menggunakan Algoritma Convulation Neural .....
(b) (c) (d)
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Jeremia SP Sibarani, Sadion Tumpal Damanik, at all | 295
(e)
Gambar 5. Damask Rose (a); Echeveria Flower (b); Mirabilis Jalapa (c); Rain
Lily (d); Zinnia Elegans (e)
Berdasarkan hasil sampling pada gambar tersebut, pada label bunga rain lily dan mirabilis jalapa dapat diprediksi dengan baik, namun untuk label bunga lainnya masih  terdapat  kesalahan  prediksi  pada  sample  dataset.  Proses  evaluasi selanjutnya  adalah  menggunakan  atribut  pengukuran  evaluasi,  yaitu f1-score, precission, dan recall.
Tabel 1. Evaluasi Model Label F1-Score Precission Recall Damask Rose 1.00 0.55 0.71 Echeveria Flower 0.96 0.47 0.63 Mirabilis Jalapa 0.69 1.00 0.82 Rain Lily 0.40 1.00 0.57 Zinnia Elegans 0.00 0.00 0.00
Beberapa label diprediksi dengan cukup baik oleh model, seperti nilai f1-score yang tinggi oleh label Damask Rose, dan nilai Precission  tertinggi untuk label Mirabilis Jalapa dan Rain Lily, namun terdapat juga label yang sama sekali tidak memiliki atribut pengukuran evaluasi, hal ini dapat disebabkan karena pada saat proses pengujian model oleh data uji, tidak ada data pada kelas tersebut yang mampu diprediksi oleh model, atau dengan kata lain model tidak mengenali citra dengan label tersebut.
4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan metode CNN sebagai Algoritma dari deep learning yang di desain untuk mengolah data dua dimensi dapat melakukan identifikasi citra tanaman hias dan ada juga yang tidak terindentifikasi. Untuk nilai f1-score
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
296 | Klasifikasi Tanaman Hias Menggunakan Algoritma Convulation Neural .....
yang  memiliki  nilai  tinggi  adalah  label Damask  Rose  dengan  nilai  1.00,  nilai Precission  dimiliki  oleh  label Mirabilis  Jalapa  dan  Rain  Lily  dengan  nilai  1.00. Untuk label Zinnia Elegans sama sekali tidak memiliki nilai di setiap atribut pada pengukuran  evaluasi.  Kedepannya  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan  layer  dari  model  yang  sudah  dilatih  sebelumnya  ( transfer learning) sebagai base model untuk meningkatkan performa model.

## REFERENSI
[1] A.  Pratama  and  M.  Sutisna,  “Analisis  Strategi  Pengembangan  Usaha,” Jurnal  Riset  Bisnis  dan  Investasi,  vol.  1,  no.  3,  p.  46,  2016,  doi:
10.35697/jrbi.v1i3.53. [2] F.  Fitriani,  “Klasifikasi  Jenis  Bunga  Dengan  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (Cnn),” TEKNIMEDIA:  Teknologi  Informasi  dan Multimedia,  vol.  2,  no.  2,  pp.  64 – 68, 2021, doi: 10.46764/teknimedia.v2i2.39. [3] Hartutiningsih- M.  Siregar,  S.  Wahyuni,  and  I.  M.  Ardaka,  “Karakterisasi Morfologi  Daun  Begonia  Alam  (Begoniaceae):  Prospek  Pengembangan
Koleksi Tanaman Hias Daun di Kebun Raya Indonesia (Leaf morfological characterization  of  native  Begonia  (Begoniaceae):  Development prospect  of  foliage  ornamental  plants  collecti,” Jurnal Biologi  Indonesia, vol. 14, no. 2, pp. 201 – 211, 2018.
[4] A.  Mareta  Tama  and  R.  Candra  Noor  Santi,  “ Klasifikasi  Jenis  Tanaman Hias  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN) ,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), vol. 6, no. 2, 2023. [5] Ajib  Susanto,  Yupie  Kusumawati,  Ericsson  Dhimas  Niagara,  and  Christy Atika  Sari,  “Convolutional  Neural  Network  Dalam  Sistem  Deteksi  Helm Pada  Pengendara  Motor,” Seminar  Nasional  Teknologi  dan  Multidisiplin Ilmu  (SEMNASTEKMU),  vol.  2,  no.  1,  pp.  91 – 99,  2022,  doi: 10.51903/semnastekmu.v2i1.158.
[6] E.  H.  Rachmawanto  and  P.  N.  Andono,  “Deteksi  Karakter  Hiragana Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 11, no. 3, pp. 183 – 191, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.50144.
[7] A.  Susanto  and  Y.  Kusumawati,  “Helmet  Detection  Based  on  Cascade Classifier and Adaptive Boosting,” vol. 8, no. 2, pp. 121– 128, 2023.
[8] S.  Muhammad  and  A.  T.  Wibowo,  “ Klasifikasi  Tanaman  Aglaonema
Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network (CNN).”
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Jeremia SP Sibarani, Sadion Tumpal Damanik, at all | 297
[9] A.  A.  Jaelani,  F.  Y.  Supratman,  and  N.  Ibrahim,  “ Perancangan  Aplikasi Untuk  Klasifikasi  Klon  Daun  Teh  Seri  Gambung  (GMB)  Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network ,” 2020.
[10] P. B. N. Simangunsong, “Reduksi Noise Pada Citra Digital Menggunakan Metode  Arithmatic  Mean  Filter,” Jurnal  Teknik  Informatika  Unika  St. Thomas (JTIUST), vol. 02, pp. 60 – 63, 2017.
[11] J.  Alberto  and  D.  Hermanto,  “Klasifikasi  Jenis  Burung  Menggunakan Metode  CNN  Dan  Arsitektur  ResNet-50 ,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi, vol. 10, no. 3, pp. 34 – 46, Sep. 2023.
[12] W.  A.  Firmansyach,  U.  Hayati,  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Analisa  Terjadinya Overfitting  Dan  Underfitting  Pada  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Decision Tree  Dengan  Teknik  Cross  Validation,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika),  vol.  7,  no.  1,  pp.  262 – 269,  2023,  doi:
10.36040/jati.v7i1.6329.